旷视科技|商用端侧Raw图像降噪方案：技术解析与行业应用

摘要

在移动端设备与边缘计算快速发展的背景下，图像质量已成为智能硬件竞争的核心指标之一。然而，低光照、高动态范围（HDR）或传感器噪声等场景下，传统图像处理方案往往难以兼顾实时性与降噪效果。旷视科技推出的商用端侧Raw图像降噪方案，通过融合深度学习算法与硬件优化技术，在保持低功耗的同时，显著提升了Raw域图像的信噪比（SNR），为安防监控、消费电子、自动驾驶等领域提供了高效、可靠的图像质量增强解决方案。本文将从技术原理、性能优势、应用场景及落地案例四个维度，全面解析这一方案的商业价值与技术突破。

一、技术背景：端侧Raw降噪的必要性

1.1 Raw图像的优势与挑战

Raw格式图像保留了传感器采集的原始数据，未经过非线性处理（如伽马校正、白平衡），具有更高的动态范围和色彩还原潜力。然而，Raw数据通常包含显著的读出噪声（Read Noise）、暗电流噪声（Dark Current Noise）和散粒噪声（Shot Noise），尤其在低光照条件下，噪声水平可能超过信号强度的50%，导致图像细节丢失、色彩失真。

传统降噪方法（如高斯滤波、非局部均值）在处理Raw数据时面临两大矛盾：

去噪强度与细节保留：强降噪会模糊边缘和纹理，弱降噪则无法抑制噪声；
计算复杂度与实时性：基于深度学习的降噪模型（如DnCNN、U-Net）通常需要GPU加速，难以在端侧设备（如手机、摄像头）上实时运行。

1.2 端侧Raw降噪的商业价值

随着边缘计算设备的普及，端侧图像处理的需求激增。例如：

安防监控：夜间拍摄需在低光照下保持人脸、车牌等关键信息的可识别性；
消费电子：手机夜景模式需在毫秒级延迟内完成降噪与增强；
自动驾驶：车载摄像头需在动态场景中实时输出低噪声图像，保障感知算法的准确性。

端侧Raw降噪方案通过将计算下沉至设备端，避免了云端传输的延迟与隐私风险，同时降低了对网络带宽的依赖，成为行业升级的关键技术。

二、旷视科技方案的技术架构

2.1 算法设计：轻量化与高效性

旷视的端侧Raw降噪方案基于多尺度特征融合网络（Multi-Scale Feature Fusion Network, MSFFN），其核心创新包括：

分层噪声建模：将噪声分解为读出噪声、暗电流噪声和散粒噪声，分别通过不同分支网络处理，提升模型对噪声类型的适应性；
注意力机制引导：引入空间-通道混合注意力模块（Spatial-Channel Hybrid Attention, SCHA），动态调整不同区域的降噪强度，保留高频细节；
知识蒸馏优化：通过教师-学生网络（Teacher-Student Framework）将大型模型的知识迁移至轻量化模型，在保持精度的同时减少参数量（模型大小<1MB）。

代码示例（伪代码）：

class MSFFN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = RawEncoder(in_channels=4)  # Raw图像通常为Bayer格式，4通道
        self.decoder = RawDecoder(out_channels=1)
        self.attention = SCHA()
    def forward(self, x):
        features = self.encoder(x)
        attention_map = self.attention(features)
        refined_features = features * attention_map
        denoised = self.decoder(refined_features)
        return denoised

2.2 硬件协同优化

为适配不同端侧设备的算力，旷视提供了多档位解决方案：

低功耗档：基于ARM Cortex-M7/M33的NPU加速，功耗<50mW，适用于智能门锁、无人机等场景；
高性能档：支持NVIDIA Jetson系列与高通AI Engine，可处理4K分辨率Raw图像，延迟<20ms。

通过量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）和算子融合（Operator Fusion），模型在INT8精度下的精度损失<2%，同时推理速度提升3倍。

三、性能对比与优势

3.1 定量评估

在标准测试集（如SIDD、DND）上，旷视方案与主流方法对比如下：
| 方法 | PSNR (dB) | SSIM | 推理时间（ms） | 功耗（mW） |
|——————————-|—————-|———-|————————|——————|
| DnCNN（GPU） | 28.5 | 0.82 | 50 | - |
| U-Net（端侧） | 26.7 | 0.78 | 120 | 120 |
| 旷视MSFFN（低功耗） | 29.1 | 0.85 | 15 | 45 |

3.2 定性优势

细节保留：在低光照人像中，面部纹理（如皱纹、毛发）清晰可见，而传统方法呈现“塑料感”；
色彩还原：Raw域处理避免了RGB域转换的色彩失真，尤其适用于高饱和度场景（如日落、霓虹灯）；
动态适应：模型可自动识别噪声强度，在强光（低噪声）与弱光（高噪声）场景间无缝切换。

四、行业应用与落地案例

4.1 安防监控：夜间人脸识别

某头部安防厂商集成旷视方案后，夜间人脸识别准确率从72%提升至89%，误报率降低40%。关键改进包括：

抑制传感器热噪声，提升暗区信噪比；
保留眼镜反光、口罩边缘等细节，增强活体检测鲁棒性。

4.2 消费电子：手机夜景模式

在一款旗舰手机上，旷视方案使夜景拍摄的成片率从65%提升至91%，用户评价中“清晰度”“噪点控制”的满意度排名前二。技术亮点包括：

多帧Raw合成与单帧降噪的协同优化；
与手机ISP（图像信号处理器）的硬件级适配，减少内存占用。

4.3 自动驾驶：车载摄像头增强

某自动驾驶公司采用旷视方案后，前视摄像头在雨雾天气下的目标检测距离延长20%，误检率降低15%。方案通过：

实时抑制雨滴、车灯眩光等干扰噪声；
与感知算法（如YOLOv7）联合训练，提升特征提取质量。

五、开发者建议与未来展望

5.1 开发者集成指南

数据准备：收集包含不同噪声水平、光照条件的Raw图像对（噪声图/清晰图）；
模型训练：使用旷视提供的预训练模型，通过微调适配特定场景；
硬件部署：参考旷视的NPU优化工具包，实现模型量化与压缩。

5.2 技术演进方向

多模态融合：结合红外、激光雷达等传感器数据，提升极端场景下的降噪效果；
自监督学习：减少对标注数据的依赖，降低模型训练成本。

结语

旷视科技的商用端侧Raw图像降噪方案，通过算法创新与硬件协同，解决了端侧图像处理的核心痛点，为安防、消费电子、自动驾驶等行业提供了高性价比的解决方案。随着边缘计算设备的进一步普及，该技术有望成为智能硬件的“标配”，推动图像质量迈入全新阶段。

旷视科技端侧Raw降噪：开启商用图像处理新纪元